زیست بوم یادگیری سیال؛ طراحی برنامه درسی پویا با استفاده از الگوریتم های تطبیقی مبتنی بر سبک های عصبی دانش آموزان

زمینه و هدف: نظام های آموزشی سنتی با ساختارهای ایستا و برنامه های درسی یکسان گرا، در پاسخگویی به تنوع عصبی-شناختی دانش آموزان با چالش های جدی مواجه هستند. این پژوهش با هدف طراحی چارچوبی نظری-کاربردی برای زیست بوم یادگیری سیال مبتنی بر الگوریتم های تطبیقی و سبک های عصبی دانش آموزان انجام شده است تا بتواند برنامه های درسی پویا و شخصی سازی شده ای را ارائه دهد که به طور مداوم با نیازهای متغیر یادگیرندگان هماهنگ شود.روش: این مقاله با رویکرد کیفی و روش مرور نظام مند و تحلیل مفهومی، به بررسی و تلفیق یافته های پژوهشی در سه حوزه زیست بوم های یادگیری، برنامه ریزی درسی پویا و الگوریتم های تطبیقی پرداخته است. با استفاده از روش تحلیل محتوای کیفی، مولفه های اصلی شناسایی، طبقه بندی و در قالب چارچوبی یکپارچه تدوین گردید.یافته ها: زیست بوم یادگیری سیال بر اصول تطبیق پذیری، داده محوری و تعامل پذیری استوار است و با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین، امکان شناسایی دقیق سبک های عصبی (بصری، شنیداری، حرکتی، اجتماعی)، طراحی مسیرهای یادگیری شخصی سازی شده، تنظیم پویای سرعت و دشواری محتوا، ارائه بازخوردهای لحظه ای و به روزرسانی مداوم برنامه درسی را فراهم می آورد. این رویکرد ضمن تقویت انگیزه و خودتنظیمی، به کاهش شکاف های آموزشی و افزایش کارایی یادگیری کمک می کند. با این حال، پیاده سازی آن با چالش هایی نظیر کیفیت داده ها، پیچیدگی محاسباتی، حریم خصوصی، توانمندسازی معلمان و عدالت در دسترسی همراه است که نیازمند مدیریت نظام مند است.نتیجه گیری: زیست بوم یادگیری سیال با تکیه بر الگوریتم های تطبیقی، چشم اندازی نوین برای تحول نظام های آموزشی ارائه می دهد که در آن تفاوت های فردی به فرصتی برای غنی سازی یادگیری تبدیل می شود. تحقق این چشم انداز مستلزم سرمایه گذاری زیرساختی، توانمندسازی نیروی انسانی، تدوین چارچوب های اخلاقی و انجام پژوهش های تجربی و میان رشته ای گسترده است تا بتواند به پیاده سازی موثر و عادلانه آن در نظام های آموزشی انجامد.

کلیدواژه ها:

زیست بوم یادگیری سیال ، برنامه درسی پویا ، الگوریتم های تطبیقی ، سبک های عصبی یادگیری ، شخصی سازی یادگیری.